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国家自然科学基金(61103185)

作品数:4 被引量:4H指数:1
相关作者:刘清徐玉杰朱颖谢芬赵春丽更多>>
相关机构:南京师范大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金江苏省高校自然科学研究项目更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 4篇中文期刊文章

领域

  • 4篇自动化与计算...

主题

  • 3篇自适
  • 3篇自适应
  • 2篇PSO算法
  • 2篇步长
  • 1篇早熟
  • 1篇早熟收敛
  • 1篇射频识别
  • 1篇趋化
  • 1篇子群
  • 1篇自适应步长
  • 1篇自适应惯性权...
  • 1篇微粒群
  • 1篇无线射频
  • 1篇无线射频识别
  • 1篇物联网
  • 1篇细菌
  • 1篇细菌觅食
  • 1篇细菌觅食算法
  • 1篇粒子群
  • 1篇联网

机构

  • 4篇南京师范大学

作者

  • 3篇刘清
  • 1篇钱晓军
  • 1篇吉根林
  • 1篇汪洋
  • 1篇徐玉杰
  • 1篇赵春丽
  • 1篇谢芬
  • 1篇朱颖

传媒

  • 3篇南京师范大学...
  • 1篇计算机科学

年份

  • 1篇2014
  • 1篇2013
  • 2篇2012
4 条 记 录,以下是 1-4
排序方式:
自适应惯性权重的混沌粒子群算法研究被引量:4
2012年
为了克服传统粒子群算法(PSO)的早熟和局部最优问题,提出了一种新的自适应惯性权重的混沌粒子群算法(ACP-SO算法).该算法采用分段Logistic混沌映射的方法产生初始种群,并根据种群的进化状态来动态调整惯性权重.在详细阐述算法的种群初始化过程和动态调整惯性权重的过程之后,对经典的测试函数分别采用几种改进的PSO算法和ACPSO算法对其进行了测试,与其他几种方法相比,ACPSO算法的全局搜索能力有了显著的提高,并且能有效地避免早熟收敛问题,同时也说明ACPSO算法应用的可行性和有效性.
徐玉杰仇雷刘清
关键词:PSO算法早熟收敛自适应惯性权重
基于DBSCAN聚类的细菌自适应步长觅食算法
2014年
自适应细菌觅食算法(adaptive bacterial foraging algorithm,ABFA)在一定程度上解决了经典觅食算法步长选择的问题,加快了算法的收敛速度.但随着细菌代价函数值的减小,自适应细菌觅食算法原有的趋化步长调整函数易使步长快速进入极小,造成算法早熟.本文提出了一种基于DBSCAN聚类的细菌自适应步长觅食算法(DBSCAN-based adaptive bacterial foraging algorithm,DBSCAN-ABFA),算法利用DBSCAN聚类对核心点区域的细菌进行标记,通过对被标记细菌采用改进的趋化步长调整函数,降低自适应步长的缩小速率来解决步长快速进入极小的问题,最终避免算法早熟,并通过实验验证了算法的有效性.
汪洋谢芬刘清
关键词:细菌觅食算法自适应步长
一种改进的物联网二进制防碰撞算法
2012年
射频识别技术作为物联网应用中的关键技术,不可避免产生碰撞。鉴于基本二进制防碰撞算法存在的不足,提出一种改进的二进制防碰撞算法,即根据已经得到的冲突信息,动态发送数据,改进返回方式,减少数据发送量和搜索命令的发送次数。结果表明,相对于基本二进制防碰撞算法,该算法提高了系统吞吐量,降低了系统传输时延,十分适合于大量标签识别的物联网。
钱晓军朱颖吉根林
关键词:标签碰撞无线射频识别二进制防碰撞算法
基于微粒群策略的自适应觅食算法研究
2013年
为了克服传统觅食算法BFA(Bacterial Foraging Algorithm)收敛速度慢以及高维优化收敛性差的问题,提出了一种新的基于微粒群优化策略的自适应觅食算法ABF-PSO(Adaptive Algorithm Bacterial Foraging Orientedby PSO).该算法采用自适应趋化步长来提高搜索能力,并根据微粒群优化PSO(Particle Swarm Optimization)策略来控制细菌的运动方向,避免了细菌运动方向因随机性选取而延误全局最优值搜索的问题.在详细阐述了动态调整细菌的趋化步长和利用微粒群优化策略更新细菌运动方向后,对经典测试函数分别采用PSO算法,BFA算法和ABF-PSO算法进行了对比测试.实验结果表明,ABF-PSO算法不仅收敛速度得到很大提高,同时对于复杂和高维搜索的问题获得了很好的收敛性.
赵春丽刘清
关键词:PSO算法
共1页<1>
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